Шаблон:Short description
In statistical analysis, Freedman's paradox,[1][2] named after David Freedman, is a problem in model selection whereby predictor variables with no relationship to the dependent variable can pass tests of significance – both individually via a t-test, and jointly via an F-test for the significance of the regression. Freedman demonstrated (through simulation and asymptotic calculation) that this is a common occurrence when the number of variables is similar to the number of data points.
Specifically, if the dependent variable and k regressors are independent normal variables, and there are n observations, then as k and n jointly go to infinity in the ratio k/n=ρ,
- the R2 goes to ρ,
- the F-statistic for the overall regression goes to 1.0, and
- the number of spuriously significant regressors goes to αk where α is the chosen critical probability (probability of Type I error for a regressor). This third result is intuitive because it says that the number of Type I errors equals the probability of a Type I error on an individual parameter times the number of parameters for which significance is tested.
More recently, new information-theoretic estimators have been developed in an attempt to reduce this problem,[3] in addition to the accompanying issue of model selection bias,[4] whereby estimators of predictor variables that have a weak relationship with the response variable are biased.
References
Шаблон:Reflist
Шаблон:Statistics-stub
| Партнерские ресурсы |
|---|
| Криптовалюты |
|
|---|
| Магазины |
|
|---|
| Хостинг |
|
|---|
| Разное |
- Викиум - Онлайн-тренажер для мозга
- Like Центр - Центр поддержки и развития предпринимательства.
- Gamersbay - лучший магазин по бустингу для World of Warcraft.
- Ноотропы OmniMind N°1 - Усиливает мозговую активность. Повышает мотивацию. Улучшает память.
- Санкт-Петербургская школа телевидения - это федеральная сеть образовательных центров, которая имеет филиалы в 37 городах России.
- Lingualeo.com — интерактивный онлайн-сервис для изучения и практики английского языка в увлекательной игровой форме.
- Junyschool (Джунискул) – международная школа программирования и дизайна для детей и подростков от 5 до 17 лет, где ученики осваивают компьютерную грамотность, развивают алгоритмическое и креативное мышление, изучают основы программирования и компьютерной графики, создают собственные проекты: игры, сайты, программы, приложения, анимации, 3D-модели, монтируют видео.
- Умназия - Интерактивные онлайн-курсы и тренажеры для развития мышления детей 6-13 лет
- SkillBox - это один из лидеров российского рынка онлайн-образования. Среди партнеров Skillbox ведущий разработчик сервисного дизайна AIC, медиа-компания Yoola, первое и самое крупное русскоязычное аналитическое агентство Tagline, онлайн-школа дизайна и иллюстрации Bang! Bang! Education, оператор PR-рынка PACO, студия рисования Draw&Go, агентство performance-маркетинга Ingate, scrum-студия Sibirix, имидж-лаборатория Персона.
- «Нетология» — это университет по подготовке и дополнительному обучению специалистов в области интернет-маркетинга, управления проектами и продуктами, дизайна, Data Science и разработки. В рамках Нетологии студенты получают ценные теоретические знания от лучших экспертов Рунета, выполняют практические задания на отработку полученных навыков, общаются с экспертами и единомышленниками. Познакомиться со всеми продуктами подробнее можно на сайте https://netology.ru, линейка курсов и профессий постоянно обновляется.
- StudyBay Brazil – это онлайн биржа для португалоговорящих студентов и авторов! Студент получает уникальную работу любого уровня сложности и больше свободного времени, в то время как у автора появляется дополнительный заработок и бесценный опыт.
- Автор24 — самая большая в России площадка по написанию учебных работ: контрольные и курсовые работы, дипломы, рефераты, решение задач, отчеты по практике, а так же любой другой вид работы. Сервис сотрудничает с более 70 000 авторов. Более 1 000 000 работ уже выполнено.
- StudyBay – это онлайн биржа для англоязычных студентов и авторов! Студент получает уникальную работу любого уровня сложности и больше свободного времени, в то время как у автора появляется дополнительный заработок и бесценный опыт.
|
|---|
- ↑ Шаблон:Cite journal
- ↑ Шаблон:Cite journal
- ↑ Lukacs, P. M., Burnham, K. P. & Anderson, D. R. (2010) "Model selection bias and Freedman's paradox." Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 62(1), 117–125 Шаблон:Doi
- ↑ Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (2002). Model Selection and Multimodel Inference: A Practical-Theoretic Approach, 2nd ed. Springer-Verlag.
